基于Joint BERT模型的意图识别技术实践
意图识别在诸多领域已经有了非常广泛的应用，例如各个品牌的智能语音助手，如今多模态模型能力迅猛增长，与LLM交流方式变得多样化，为了给LLM提供高质量有价值的上下文嵌入信息，引入意图识别变得尤为重要，其不仅能够过滤掉大部分无用但又不得不加入pipline的工具，还可以极大优化整个pipline的响应时
【AI大模型】解锁AI智能：从注意力机制到Transformer，再到BERT与GPT的较量
在AI技术的迅猛发展中，注意力机制成为了关键驱动力，赋予机器高效处理复杂信息的能力。本文深入探索注意力机制及其核心应用——Transformer架构，解析其如何通过自注意力机制革新自然语言处理。同时，对比分析GPT与BERT两大热门模型，揭示它们在策略上的差异与共识，探讨其在未来智能技术中的潜力。此
制作TTS前端模型数据集，预训练bert模型的字典数据是怎么调用的-chatgpt问答生成
这行代码的主要作用是加载和初始化一个预训练的 BERT 中文模型的分词器，使得你可以将自然语言文本转换为模型可以理解的 token 格式，从而进行进一步的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。上述步骤包括数据预处理、数据编码、构建训练数据集和训练模型。通过这些步骤，可以将韵律标签和多音字标签
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别。
AI：182-利用Python进行自然语言处理（NLP）（BERT与GPT的应用）
BERT是由Google开发的预训练语言表示模型，其突出特点是双向编码器结构，能够更好地理解上下文信息。BERT可以应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。GPT是由OpenAI提出的生成式预训练转换模型，其核心思想是使用自回归模型生成文本。GPT模型在文本生成、对话系统等领域有
【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效
【深度学习应用】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法[离线模式]
【代码】基于Bert模型的中文语义相似度匹配算法（离线模式）
AI大模型中的Bert
AI大模型中的Bert
BERT+TextCNN实现医疗意图识别项目
BERT+TextCNN实现医疗意图识别项目
基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）
基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）
BERT详解
主要介绍了什么是Bert模型，它的优点，输入输出和预训练方法。
AI数字人：基于VITS模型的中文语音生成训练
VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语
【科研】ET-BERT代码分析
论文使用的TLS1.3数据集是从 2021 年 3 月到 2021 年 7 月在中国科技网 (CSTNET) 上收集的。【困惑点1】执行代码里使用的encryptd_vocab.txt不造从哪里生成的，，待我看看代码。：由于可能存在原始PCAP数据的复杂性，建议在报错时执行以下步骤检查代码执行情况。
BERT模型基本理念、工作原理、配置讲解（图文解释）
BERT模型基本理念、工作原理、配置讲解（图文解释）
【深度学习】预训练语言模型-BERT
BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。
ChatGPT介绍，与BERT区别及在公司使用方向
ChatGPT介绍，与BERT区别及在公司使用方向
Bert 得到中文词向量
通过bert模型得到中文词向量
深度学习之文本分类总结
一、文本分类概况二、文本分类的发展三、文本分类常用的模型结构四、文本分类模型实际中遇到的问题（Q&A）
【关系抽取】基于Bert的信息抽取模型CasRel
文章目录 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我们可以累积抽取新的关系实体
